Notice bibliographique
Résumé
After a very successful 2007 ABRF meeting in Tampa, the FARG found itself right back at work for the 2008 meeting in Salt Lake City. At our first conference call this year, we started developing our 2008 research proposal. The resulting proposal consisted of two research studies, and both have since been approved by the Executive Board. The first study will be to conduct a survey regarding the use of SNP genotyping. This survey will be directed at users of SNP technologies through multiple sources, and will examine the who, what, and why of SNP genotyping along with how results are used from these studies. If you would be interested in participating in this survey, please watch for our survey announcements on the ABRF Web site and/or in the JBT. Second, we will present a special tutorial session for genotyping. Specifically, we will be addressing the issue of assigning genotype calls from the raw data of commonly used platforms. This will include data gathered from the Joint RG and other sources. We look forward to presenting the results of both these studies in Salt Lake City. The membership of FARG has seen some changes this year. We have added two new members: Nathan Bivens from University of Missouri-Columbia, and Glenis Wiebe, now with University of Alberta. FARG had two people leave this year: Katia Sol-Church and our EB liaison, Margaret Robinson. We thank them both for their commitment and hard work. Our new EB liaison is Michelle Detwiler, and we look forward to working with her.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,348 | 0,277 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».